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                                                                          万博平台:2020最新自动驾驶技术报告出炉:技术方案大起底-三农资讯

                                                                          最新资讯 2020年03月29日 9:05

                                                                          2020最新自动驾驶技术报告出炉:技术方案大起底-三农资讯

                                                                          2020最新自动驾驶技术报告出炉:技术方案大起底-三农资讯

                                                                          【意大利新增5986例】

                                                                          1、远程雷达:信号能够透过雨、雾、灰尘等视线障碍物进行目标检测∴。

                                                                          3D 环境下区分静态对象和动态对象的能力;

                                                                          DRL(深度强化学习):DRL 方法允许软件定义的“代理”学习在虚拟环境中使用奖励函数实现目标的最佳可能操作⌒。这些面向目标的算法将学习如何实现目标◇,或如何在多个步骤中沿着一个特定的维度最大化┊?☆。目前▽▽,深度强化学习在无人驾驶汽车中的应用还处于起步阶段∵⌒π。

                                                                          万博平台

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                                                                          分布式架构可以用更轻的电气系统实现∵♂〇,但更复杂♂﹡□。尽管在这样的架构中♂∴↑,与带宽和集中处理相关的需求大大减少∵,但它在驱动和传感阶段之间引入了延迟△⌒,增加了对数据验证的挑战∟◇♂。

                                                                          除了增加系统的复杂性之外∴,自动化还会增加车辆部件的功耗、热足迹、重量和尺寸⊙。无论架构是分布式的还是集中式的⌒,auton - omous 系统的功耗需求都是巨大的♂﹡,而在这之中□,主要的驱动因素是竞争需求△◇◇。

                                                                          有源传感器有源传感器具有信号传输源⊿♂☆,依靠 TOF 原理感知环境⊙☆,ToF 能够通过等待信号的反射返回来测量信号从源到目标的传播时间〇▽,信号的频率决定了系统所使用的能量及其准确性π┊♂。因此⊿♂〇,确定正确的波长在选择系统时起着关键的作用△。

                                                                          自动驾驶汽车通常包含多个 ECU□,一般车辆大约有 15-20 个∴∟☆,高端车型可能达到 100 个﹡∵。

                                                                          利用传感器提供的所有数据和这些算法▽,自动驾驶汽车能够探测到周围的物体♂♂。接下来◇﹡〇,它需要找到一条路径♂。

                                                                          万博平台

                                                                          来源:《2020 自动驾驶技术报告》

                                                                          报告指出△┊,传感器可分为有源传感器和无源传感器π◇π,各种传感器都有其优缺点∵,没有一种单一传感器能够适用于所有路况π。通常情况下♀┊△,想要可靠、安全地操控一辆自动驾驶汽车▽〇△,需要同时使用多个传感器☆┊。

                                                                          一辆全自动驾驶汽车所包含的代码可能比迄今为止所开发的任何软件平台或操作系统都要多﹡⌒,要自行处理所有的算法和过程需要显著的计算能力和强大的处理?♂。目前◇♀♂,GPU 的加速处理正成为行业的标准△⌒。

                                                                          报告指出⊿⊿,部分自动驾驶汽车不仅依靠机器学习算法来感知环境?⊿,还依靠这些数据来控制汽车□。路径规划可以通过模仿学习的方式传授给 CNN◇▽☆,在模仿学习中∟∟⊿,CNN 试图模仿驾驶员的行为∵π。

                                                                          这些方法不一定是孤立存在的﹡。为了避免过度拟合▽〇,在深度学习中通常会进行多任务训练网络♂。当机器学习算法被训练用于一个特定的任务时?□,它会变得如此专注于模仿它所训练的数据↑∟,以至于试图进行插值或外推时☆,它的输出会变得不现实∟∟?。

                                                                          而在这个范围的中间是混合解决方案⌒⊿◇,它将在更高抽象级别工作的中央单元与执行专用传感器处理△⊙∵,或与执行决策算法的域相结合⊙。这些域可以基于车辆内部的位置⊿,例如汽车前部和后部的域⊿,它们控制的功能类型♂,或者它们处理的传感器类型(例如照相机)∟。

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                                                                          在(半)自动驾驶汽车中⌒△,这种功能被直接与 ECU 通信的驱动控制软件取代⊙☆。这些软件能够改变车辆的结构┊↑,减少部件的数量;尤其是那些专门用于为 ECU 将机械信号从驾驶员转换为电信号的部件〇↑。

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                                                                          无源传感器无源传感器能够探测环境中物体反射的现有能量﹡,如光、辐射等⊙▽。但在弱光环境下◇,由于没有自己的传播源♂∴,无源传感器的性能将有所下降♂。并且在产生的数据方面⌒◇,对比有源传感器↑〇,无源传感器产生的数据量更多∟□,约 0.5-3.5 Gbps☆。

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                                                                          挑战二:动力、热量、重量和尺寸的增加

                                                                          万博平台

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                                                                          传感器融合是将多个传感器和数据库的数据结合起来以实现信息改进的过程♂♂π。它是一个多层次的过程♀⊿,能够处理数据间的联系和相关性┊,对数据进行组合♂⌒,与使用单个数据源相比﹡△,能够获得更便宜、更高质量、相关性更高的信息↑。

                                                                          另外∴⊙┊,关于无源传感器和有源传感器△▽,报告中也作了详尽的介绍:

                                                                          万博平台

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                                                                          ECU 是一个简单的计算单元〇⊙,有独立的微控制器和内存⊿△,以此处理接收到的输入数据?,并将其转换为其子系统的输出命令♂♂⌒,例如﹡,转换自动变速箱∵∴。

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                                                                          1感知自动驾驶汽车是在一个未知的动态环境中运行的☆﹡┊,所以它需要事先构建出环境地图并在地图中进行自我定位□,而执行同步定位和映射过程(SLAM☆⊿⊙,即时定位和地图构建)的输入则需要传感器和 AI 系统的帮助∴﹡∴。

                                                                          一般情况下↑,自动驾驶汽车包含的传感器主要有五种类型:

                                                                          作者:肖漫进入 2020 年☆□,自动驾驶技术的跨越式路线与渐进式路线之间的阵营划分已经十分明显⊿△。但最终自动驾驶要完全实现无人化□?,其技术还需要进行不断的迭代和发展┊⌒。

                                                                          刷新率↑◇,决定传感器信息更新的频率;

                                                                          通过在多个任务上训练机器学习算法♂,网络的核心将专注于发现对所有目的都有用的通用特性┊∟,而不是专注于一个任务⊙π∴,以便输出更加实际有用的应用程序?☆?。

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                                                                          在不同环境条件下的总体可靠性和准确性;

                                                                          关于有源传感器的类型▽π∴,报告主要介绍了以下三种:

                                                                          在 GPU 领域↑♂, Nvidia 是这个市场领导者∟。Nvidia 的竞争主要集中在张量处理单元(TPU)的芯片设计上↑⊿□,加速了作为深度学习算法核心的张量运算⊙☆。另外↑□⊙,GPU 用于图形处理也阻止了深度学习算法充分利用芯片的能力♀♂⊿。

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                                                                          雷达:主要通过无线电波进行测距∵↑〇。无线电波以光速传播∴,在电磁波谱中频率最低(波长最长)☆⊙♂,基于无线电波的反射特性∵,雷达传感器可以探测到前方物体之外的东西△☆↑。

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                                                                          报告从感知、规划、执行三个层面表述了自动驾驶汽车技术的最新发展状况∴,涉及了传感器、数据处理、机器学习、SLAM 与传感器融合、路径规划等多个领域﹡◇?,同时提供了多个自动驾驶公司的案例☆,包括特斯拉、Volvo、Waymo 等▽┊〇。

                                                                          可见☆▽,随着车辆自动化水平的提高☆♀,车辆的软件形态将发生显著的变化∟⌒。除此之外▽∟,车辆更大的自主权也会影响用户与车辆的互动方式⊿。

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                                                                          5.技术成熟↑,成本低;6.系统生成的图像便于用户理解和交互▽。

                                                                          1.涵盖整个视野宽度的高分辨率的像素和颜色;

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                                                                          不过π,雷达信号容易被具有相当导电性的材料(如金属物体)反射⌒?⊙,并且其他无线电波的干扰也会影响雷达的性能﹡,造成雷达传感器无法对物体进行探测▽。在确定被探测目标的形状方面♀☆,雷达的能力不如激光雷达?∴□。

                                                                          3路径规划车辆了解其环境中的物体及其位置后⊿,可以使用 voronoi 图(车辆与物体之间的最大距离)、占用网格算法或驾驶廊道算法来确定车辆的大尺度路径⊙。然而⊿↑□,这些传统方法并不能够满足车辆在动态环境下的移动?⊙?。

                                                                          如果在自动驾驶汽车上使用无源摄像头传感器套件◇,需要覆盖汽车周边的各个环境π♀。这可以通过使用在特定时间间隔拍摄图像的旋转相机来实现↑,或者通过软件将 4-6 个相机的图像拼接在一起☆〇♂。

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                                                                          分辨率▽┊,传感器可以为自动驾驶车辆提供的环境细节;

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                                                                          超声波传感器:也称为声纳;声音导航测距∟◇。在有源传感器中☆〇┊,声波的频率最低(波长最长)〇,因此声波更容易被干扰π△▽,这也意味着超声波传感器很容易受到不利环境条件的影响?,如下雨和灰尘∵。另外π┊,其他声波产生的干扰也会影响传感器的性能﹡,需要通过使用多个传感器和依赖额外的传感器类型来缓解干扰↑♀。

                                                                          SLAM与传感器融合SLAM 是一个复杂的过程◇⌒〇,因为定位需要地图□,而绘制地图需要良好的位置估计♂。为了更准确地执行即时定位和地图构建?,传感器融合开始发挥作用〇。

                                                                          1. 逐步处理☆。把整个驾驶过程拆解为一系列逐层连接的流水线?♂♀,其中的每一步π∴⌒,比如感知、定位、地图、路径导航、运动控制∵□,都分别由各自的具体软件组件处理♂┊〇。

                                                                          4执行那么□﹡?,车辆是如何行动的呢♂π△?在人类驾驶的汽车中♂⊙?,汽车的转向、刹车或信号等动作通常由驾驶员控制π。来自驾驶员的机械信号由电子控制单元(ECU)转换成驱动命令⌒◇,再由车上的电动或液压执行器执行∴♀⊙。

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                                                                          RNN(递归神经网络):主要用于处理视频信息﹡∵,在这些网络中?,先前步骤的输出将作为输入进入到网络中∵,从而允许信息和知识能够在网络中持久存在并被上下文化♂。

                                                                          4.缺乏发射源减少了来自其他车辆的干扰的可能性;

                                                                          通过传感器的融合〇⌒∵,自动驾驶汽车获得了数据⊿⊿◇,不过〇□,如何从传感器信号中提取有用的信息﹡,并基于现有信息执行任务∟♂,则需要利用机器学习算法——CNN、RNN、DRL?♂△。

                                                                          对于自动驾驶的技术进展△☆,WEVOLVER 发布的《2020 自动驾驶技术报告》进行了全面的阐释∵。

                                                                          激光雷达:以脉冲激光的形式使用光◇▽。激光雷达传感器能够以每秒 50,000- 200,000 个脉冲的速度覆盖一个区域⊙〇,并将返回的信号编译成一个 3D 点云□∟▽,通过比较连续感知的点云、物体的差异检测其运动⊿∴π,由此创建一个 250 米范围内的 3D 地图⊿┊。

                                                                          5、超声波:近距离目标检测⊙。

                                                                          即便如此↑π☆,无源传感器仍具有多方面特点∴π,主要包括:

                                                                          目前∟?♀,机器学习的最新进展在于有效处理自动驾驶汽车传感器产生的数据∴⊙,减少计算成本▽。此外π∟∟,芯片制造和微型化的进步正在提高可安装在自动驾驶汽车上的计算能力﹡♂。随着网络协议的进步□,汽车或许能够依靠低延迟的基于网络的数据处理来帮助它们进行自主操作?。

                                                                          自动驾驶要完全实现无人化□⊙,技术还需进行不断的迭代和发展☆。

                                                                          成本、尺寸和软件兼容性;生成的数据量∵♀。以下是 Waymo、Volvo-Uber、Tesla 的传感器方案示意图:

                                                                          在自动驾驶汽车 AI 架构中﹡☆▽,主要有两种方法:

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                                                                          全自动汽车的竞争需求比目前生产的最先进的汽车高出近 100 倍△∴。对纯电动汽车来说∴?♀,行驶里程容易受到这种动力需求的负面影响◇。因此⌒﹡□,Waymo 和福特等公司选择专注于混合动力汽车∵,而 Uber 则使用全汽油 suv♂∴。然而π□▽,专家指出▽∴,全电动最终会成为动力系统的选择♂,因为内燃机在为车载电脑发电方面效率低下□♂。

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                                                                          来源:雷锋网旗下智能驾驶频道新智驾

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